Каждый год около 40% всей еды в США выбрасывается. Команда студентов Гарвардской школы инженерных и прикладных наук взяли эту сложную проблему в качестве своего проекта и разработали прибор, который мог бы помочь уменьшить количество пищевых отходов.
После изучения цепочки поставок студенты решили сосредоточиться на пищевых отходах на уровне розничной торговли. Продуктовые магазины и дистрибьюторы несут ответственность за 13% всех пищевых отходов.
Переизбыток товаров — это одна из причин, по которой в продуктовых магазинах выбрасывают столько продукции. Когда овощи и фрукты уже переспелые и испорченные, покупатели не будут их покупать даже по очень низкой цене.
«Чтобы не допустить выбрасывания продуктов, нам нужны приборы, которые покажут, какие продукты будут созревать быстрее», - сказал один из руководителей проекта Марк Менезес.
Чтобы получить эти данные, студенты разработали мультисенсорное устройство, которое могло бы предсказать, когда продукт созреет. Они сосредоточились на авокадо, так как фрукты имеют высокую цену и высокую рыночную стоимость.
«Экономия всего лишь нескольких авокадо может помочь оправдать цену нашего устройства», — сказал Джозеф Санчес, студент отделения машиностроения.
Устройство, которое они разработали, включает в себя датчики для измерения определенных химических свойств авокадо.
Информация от этих датчиков включена в модель машинного обучения, разработанную студентами, чтобы предсказать, когда авокадо созреет. Выходные данные модели отображаются в приложении, которое показывает приблизительную дату созревания и количество дней, пока не будет созревать каждый протестированный авокадо.
Приложение также позволяет пользователям просматривать групповую статистику по авокадо, которые были отсканированы вместе, предоставляя информацию о среднем количестве дней до созревания авокадо в этой группе, а также график, показывающий количество авокадо на каждом из пяти этапов, которые уже перезреют.
«Предсказать зрелость действительно сложно для авокадо, и, поскольку они очень ценны, это действительно критическая точка для розничных продавцов», - говорит Джульетта Нвагву Уме-Эзоке, один из разработчиков. «Мы надеемся, что эта информация позволит ритейлерам предпринять решительные действия».
Например, розничные продавцы могут рекламировать состояния зрелости авокадо, чтобы потребители могли принимать более обоснованные решения о покупке. Ритейлеры также могут устанавливать разные цены для разных уровней зрелости или менять витрины магазинов, чтобы самые спелые авокадо были впереди.
Самая большая проблема, с которой столкнулись студенты, возникла в результате перехода университета на дистанционное обучение в марте - прямо в середине их проекта. После того, как они покинули кампус, члены команды разработчиков датчиков были вынуждены индивидуально собрать датчики и затем отправить их товарищу по команде Джону Шмидту, который взял на себя бремя сборки устройства и тестирования 80 авокадо самостоятельно.
Внезапная неисправность датчика во время тестирования угрожала сорвать весь проект, но студенты смогли получить новую деталь на следующий день.
Несмотря на эти проблемы, студенты создали эффективный прототип - 60 процентов оценок были точными с точностью до одного дня, а остальные 30 процентов - с точностью до двух дней.
Студент Харджит Баджадж, президент и генеральный директор Savormetrics, также был впечатлен работой студентов.
«Savormetrics будет отлаживать это и выводить этот продукт на рынок. Я очень удивлен эффективностью студентов в нашем проекте», - сказал он. «Мы планируем предоставить студентам возможность выбора акций для вывода этого продукта на рынок, предоставив им доступ к нашему офису в Бостоне и другим ресурсам».